大模型推理能力

Examining and Addressing Barriers to Diversity in LLM-Generated Ideas

检验和解决大语言模型生成想法中的多样性障碍

Yuting Deng, Melanie Brucks, Olivier Toubia

机构 * Deng, Brucks, and Toubia（邓, 布鲁克斯和托比亚） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了LLM生成想法的多样性问题，通过四种研究发现，通过链式推理提示和普通人物提示可分别减少固定现象和改善知识分区，从而提升想法多样性。

Actor-Curator: Co-adaptive Curriculum Learning via Policy-Improvement Bandits for RL Post-Training

Actor-Curator: 通过策略改进带状机为RL后训练实现联合适应课程学习

Zhengyao Gu, Jonathan Light, Raul Astudillo, Ziyu Ye, Langzhou He, Henry Peng Zou, Wei Cheng, Santiago Paternain, Philip S. Yu, Yisong Yue

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） ； Caltech（加州理工学院） ； RPI（罗切斯特理工学院） ； MBZUAI（澳门大学人工智能研究院） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； NEC Laboratories America（NEC美国实验室） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 ACTOR-CURATOR通过策略改进带状机实现RL后训练的联合适应课程学习，有效提升训练稳定性和效率。

Comments 37 pages, 8 figures, 1 table. Preprint under review. Equal contribution by first two authors

No One Size Fits All: QueryBandits for Hallucination Mitigation

并非万能一种：用于缓解幻觉的QueryBandits

Nicole Cho, William Watson, Alec Koppel, Sumitra Ganesh, Manuela Veloso

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 QueryBandits通过在线学习优化查询重写策略，有效缓解闭源模型中的幻觉问题，优于传统静态策略。

Recursive Self-Aggregation Unlocks Deep Thinking in Large Language Models

递归自聚合解锁大语言模型的深度思考

Siddarth Venkatraman, Vineet Jain, Sarthak Mittal, Vedant Shah, Johan Obando-Ceron, Yoshua Bengio, Brian R. Bartoldson, Bhavya Kailkhura, Guillaume Lajoie, Glen Berseth, Nikolay Malkin, Moksh Jain

机构 * Mila – Québec AI Institute（魁北克AI研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； LawZero（法零） ； LLNL（劳伦斯利弗莫尔国家实验室） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； CIFAR AI Chair（CIFAR人工智能 chair） ； CIFAR Fellow 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 递归自聚合通过结合并行与顺序缩放方法，提升大语言模型的推理能力，实验证明其在多个任务中优于传统方法。

Comments 23 pages, 10 figures. Project page: https://rsa-llm.github.io/

Unseen-Codebases-Domain Data Synthesis and Training Based on Code Graphs

基于代码图的未见代码库数据合成与训练

Guangsheng Ou, Qiming Zhang, Sirong Chen, Anji Li, Dong Xu, Tiancheng Luo, Dekun Dai, Cuiyun Gao, Long Wang, Jun Zhou, Mingwei Liu, Zibin Zheng

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出UCD-Training框架，通过代码图构建和两阶段训练，提升模型对未见代码库的推理能力和数据合成效果。